Files
reader/docs/current/context-reset-brief.md
T

3.5 KiB
Raw Blame History

项目当前状态简报

当前已完成

  • 已明确整体链路:来源 -> 聚合池 -> 内容提取 MCP -> LLM 摘要 -> 校验 -> 过滤 -> 入库/推送
  • 已确定当前 MCP 的职责边界:
    • 只负责内容提取
    • 不负责摘要、分类、价值判断
  • 已完成 Python MCP 骨架
  • 已实现三个 tool:
    • extract_url_content
    • extract_item_content
    • filter_summary_result
  • 已完成真实 URL 提取验证
  • 已完成 LLM 摘要 prompt
  • 已完成 LLM 摘要结果 schema 校验器
  • 已完成“提取 JSON -> LLM 摘要 JSON -> 校验”的最小闭环脚本
  • 已完成 LLM 摘要校验 skill 封装
  • 已清理旧的启发式 summarizer.py
  • 已将旧的 MCP 设计文档更新为当前“Content Extract MCP”语义
  • 已完成 FreshRSS greader API 接入
  • 已完成 FreshRSS entry -> item 映射
  • 已产出真实 item 样例文件
  • 已跑通 FreshRSS -> item -> content extraction 单条链路
  • 已定义过滤层输入输出 schema
  • 已完成第一版规则引擎、本地脚本和 MCP tool
  • 已定义 sink 输入输出 schema
  • 已完成第一版 Markdown sink 与本地写入脚本

当前关键文件

  • MCP 入口:
    • src/summary_mcp/server.py
  • 提取主流程:
    • src/summary_mcp/core/pipeline.py
  • LLM 结果模型:
    • src/summary_mcp/models/llm_result.py
  • LLM 校验器:
    • src/summary_mcp/validators/llm_result.py
  • 过滤模型:
    • src/summary_mcp/models/filtering.py
  • 过滤引擎:
    • src/summary_mcp/filters/engine.py
  • sink 模型:
    • src/summary_mcp/models/sink.py
  • Markdown sink:
    • src/summary_mcp/sinks/markdown.py
  • 默认过滤规则:
    • configs/filter_rules.json
  • 校验 CLI:
    • src/summary_mcp/validate_llm_result.py
  • 最小闭环脚本:
    • scripts/run_summary_loop.py
  • FreshRSS 拉取脚本:
    • scripts/pull_freshrss_items.py
  • FreshRSS 提取脚本:
    • scripts/run_freshrss_extract.py
  • 过滤脚本:
    • scripts/run_filter_rules.py
  • Markdown sink 脚本:
    • scripts/run_markdown_sink.py
  • Markdown sink 文档:
    • docs/design/markdown-sink-design.md
  • 当前提示词:
    • outputs/prompts/llm-summary-prompt.txt
  • 过滤结果样例:
    • outputs/reference/filter/filter-decision.json
  • 文档索引:
    • docs/README.md
  • 当前 TODO:
    • TODO.md

当前已经验证通过

  • 参考文章 URL 可提取为结构化 JSON
  • LLM 可根据提取结果生成摘要 JSON
  • validator 可校验摘要 JSON
  • 最小闭环脚本可直接调用 LLM 接口并产出通过校验的结果
  • FreshRSS API 可拉取真实 entry
  • 真实 entry 可映射为标准化 item
  • 标准化 item 可继续进入内容提取流程
  • 规则引擎可对结构化摘要结果输出 keep / drop / review 决策
  • MCP tool 可承接“由上层 LLM/Agent 调用过滤”的模式
  • Markdown sink 可将过滤后的结果写入本地知识库目录

当前未开始的下一阶段

  • 设计 webhook / 推送格式
  • 把 FreshRSS 拉取与提取流程进一步批量化/调度化
  • 迭代更细的过滤规则与个性化上下文
  • 决定是否扩展 Notion / Webhook / 其他 sink

收束后建议从这里继续

优先从这两个问题继续:

  1. 先设计 webhook / 推送格式
  2. 再决定是否扩展其他 sink,而不是继续深化 Markdown sink 本身

一句话结论

当前 MVP 已完成,FreshRSS 上游、第一版规则过滤层和第一版 Markdown sink 都已接通,下一阶段应转向推送层与更完整的下游集成。